LangChain के साथ AI Agents बनाना
LangChain agents काम करने के लिए LangGraph का उपयोग करते हैं। मॉडल एक लूप में tools को कॉल करता है। यह तब तक जारी रहता है जब तक कि उसे अंतिम उत्तर नहीं मिल जाता।
आप createAgent का उपयोग करके एक support triage agent बना सकते हैं। आपको तीन चीजों की आवश्यकता है:
- एक model
- tools की एक सूची
- एक system prompt
लूप कैसे काम करता है: मॉडल एक टर्न (turn) लेता है। एक टर्न में, यह दो में से एक काम करता है:
- यह रन को समाप्त करने के लिए टेक्स्ट लौटाता है।
- यह एक tool को कॉल करता है। LangChain उस tool को चलाता है और परिणाम के साथ एक नया टर्न शुरू करता है।
आपको recursionLimit सेट करना चाहिए। यह agent को अनंत काल तक लूप करने से रोकता है।
tools को कैसे परिभाषित करें:
Zod schema के साथ tool function का उपयोग करें। प्रत्येक tool को एक नाम और विवरण (description) दें। इससे मॉडल को यह तय करने में मदद मिलती है कि उसका उपयोग कब करना है।
सपोर्ट एजेंट के लिए उदाहरण फ्लो:
- यूजर एक सवाल पूछता है।
- मॉडल
get_customerको कॉल करता है। - मॉडल
get_invoiceको कॉल करता है। - मॉडल
search_knowledge_baseको कॉल करता है। - मॉडल एक टिकट बनाता है या उत्तर देता है।
SDKs की तुलना:
LangChain:
- RAG और जटिल agent stacks के लिए सबसे अच्छा।
- Zod schemas के साथ
tool()का उपयोग करता है। agent.invokeयाagent.streamका उपयोग करता है।- मेमोरी के लिए LangGraph का उपयोग करता है।
Vercel AI SDK:
- TypeScript apps के लिए सबसे अच्छा।
inputSchemaके साथtool()का उपयोग करता है।generateTextका उपयोग करता है।
OpenAI Agents SDK:
- OpenAI-first workflows के लिए सबसे अच्छा।
- Zod parameters के साथ
tool()का उपयोग करता है। run()का उपयोग करता है।
यदि आपको एक ही स्थान पर document loaders और retrievers की आवश्यकता है, तो LangChain चुनें। यदि आप एक सरल agent layer चाहते हैं, तो Vercel या OpenAI चुनें।
Source: https://dev.to/zsevic/building-ai-agents-with-langchain-5e69
वैकल्पिक लर्निंग कम्युनिटी: https://t.me/GyaanSetuAi